項若軒

摘 要：本文主要提出了建立在馬爾科夫鏈基礎(chǔ)之上的光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率預(yù)測的方式，通過數(shù)據(jù)建模的方式，將光伏電站的出力進行直接預(yù)測。通過理論推測，從而證實該方式在預(yù)測光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出具有可行性。以某光伏中心電站作為案例進行建模預(yù)測，從而證實該方式的有效性，并對模型參數(shù)進行調(diào)整，從而提高結(jié)果的精確性。

關(guān)鍵詞：預(yù)測；光伏發(fā)電系統(tǒng)；輸出功率；馬爾可夫鏈

中圖分類號： TM615 文獻標識碼：A

電力系統(tǒng)隨著科技的進步不斷的進行著技術(shù)革新，光伏發(fā)電技術(shù)已經(jīng)開始逐步的替代傳統(tǒng)的發(fā)電系統(tǒng)成為當前電力系統(tǒng)的新寵，但是，相比較于傳統(tǒng)的發(fā)電技術(shù)，光伏發(fā)電系統(tǒng)的波動性與可控性相對較弱，這一問題引起了社會的廣泛關(guān)注，也成為了目前學術(shù)界、工程界關(guān)注的焦點之一。如何才能夠令光伏電站的可控性以及輸出功率的可預(yù)測性更高，是目前技術(shù)研發(fā)人員的工作重點。本文提出了一種建立在馬爾科夫鏈基礎(chǔ)之上的光伏電站出力預(yù)測的方式，通過完整的模型以及實際可行的方案，針對光伏電站輸出功率預(yù)測的諸多內(nèi)容進行分析。其理論依據(jù)主要具有以下幾點：首先建立1階轉(zhuǎn)移矩陣，其次針對不同階段銜接進行確定，繼而修正狀態(tài)轉(zhuǎn)移，定義參數(shù)以及選擇。

1 建立模型

1.1 模型分析

一般對光伏陣列某一天輸出功率進行預(yù)測，其做法是進行雙建模，即建立光伏系統(tǒng)逆變模型以及太陽輻射模型。直接輻射、球體輻射以及擴散輻射是光伏發(fā)電系統(tǒng)中電池接收到的輻射的主要組成。

而文章所利用的馬爾科夫鏈預(yù)測方式，主要利用馬爾科夫鏈的特性。特殊性是馬爾科夫鏈的特性，其是馬爾科夫隨機過程中的某一形式，狀態(tài)具有離散性，參數(shù)也同樣具有離散性。在該分析預(yù)測方式中，時間作為主要參數(shù)。分析隨機過程中的主要對象為直接正常輻射同擴散水平輻射的交叉點。目前時刻狀態(tài)是下意識可狀態(tài)的唯一關(guān)聯(lián)因素，以前時刻狀態(tài)同下意識時刻狀態(tài)無關(guān)。為了方便分析，將笛卡爾空間分為多組矩形區(qū)域，在同一區(qū)域中的狀態(tài)便是馬爾科夫鏈相同狀態(tài)。通過該種方式進行建模能夠?qū)⑻柲茌椛涞臅r段性狀態(tài)預(yù)測出來，并且在預(yù)測后能夠生成逆變模型。通過該模型便可以預(yù)測出光伏發(fā)電系統(tǒng)的后期輸出功率。

1.2 在整個電力系統(tǒng)中，馬爾可夫光伏功率預(yù)測主要關(guān)注的內(nèi)容為功率、點亮，通過輻射-功率特性，可以直接對系統(tǒng)的出力進行預(yù)測。因此，文章針對已存在的歷史輸出功率數(shù)據(jù)對未來某一時刻的輸出功率進行預(yù)測。前提是未來預(yù)測點的各項環(huán)境參數(shù)相對穩(wěn)定，變化不大。

2 算法概述

在統(tǒng)計轉(zhuǎn)移過程中最小的時間跨度即預(yù)測過程中的時間精度。而同一轉(zhuǎn)移矩陣所需要的時間段即單位時間，而預(yù)測所需要的整個時間跨度即研究時段。

實現(xiàn)馬爾可夫光伏功率預(yù)測的方式主要通過建模的方式，其具體的方法包括：若天琪狀態(tài)相同，某一光伏系統(tǒng)的出力統(tǒng)計主要包括時間精度的研究以及時間段的研究；對輸出功率進行均勻的區(qū)間區(qū)分，并確定系統(tǒng)狀態(tài)，該狀態(tài)為落在某一區(qū)間的功率；統(tǒng)計該狀態(tài)下輸出功率的狀態(tài)轉(zhuǎn)移多少次，從而得到一步轉(zhuǎn)移矩陣。

3 實際案例分析

文章以某一意境投入使用的光伏發(fā)電系統(tǒng)作為實際案例進行分析，并選取該系統(tǒng)某一時間段的實際運行情況進行論述，該時間段的天琪晴朗，氣溫波動相對較大（12℃～22℃），針對該環(huán)境下光伏發(fā)電系統(tǒng)的運行狀況予以統(tǒng)計，以5min作為時間精度，單位為1h，將研究對象劃分為11個狀態(tài)。以分析結(jié)果作為研究對象，可以統(tǒng)計到10個單位時間的數(shù)據(jù)，以此建立轉(zhuǎn)移矩陣，并以其中第三個單位作為具體案例進行狀態(tài)修正的討論。

可以分析出，由于前2個單位時間內(nèi)隨機游走的最終狀態(tài)（第2個單位時間內(nèi)末時刻功率期望）是作為第3個單位時間的初始狀態(tài)，而實際情況中第2個單位時間末的期望功率也有可能處在狀態(tài)0～2。又因為狀態(tài)0～2的轉(zhuǎn)移情況未加以描述，那么就會導致第2個時段狀態(tài)有可能不發(fā)生轉(zhuǎn)移。另外，單位時間的細分及統(tǒng)計量的不足也會導致狀態(tài)空間不完整。所以要對轉(zhuǎn)移矩陣進行修正，保證相應(yīng)狀態(tài)空間為閉集。修正的方法有兩種：（1）加大樣本容量，即統(tǒng)計量。（2）依據(jù)相鄰幾個單位時間光伏系統(tǒng)實際出力的總變化趨勢，補入因單位時間細分缺失的狀態(tài)轉(zhuǎn)移次數(shù)。

針對某一時間的溫度進行功率的實測，可以看出該時間中的平均溫度可以達到17℃，該時間段的氣溫范圍在15℃～20℃，天氣為晴朗。

針對該時間段的系統(tǒng)功率進行預(yù)測可以分析出，整個研究過程中的預(yù)測結(jié)果誤差相對較大，其原因在于該時間段所處氣候為春季，天氣變化相對較大，且氣溫波動較大，即便是晴天，空中的云量以及地表的蒸汽含量也相對波動較大，不具有穩(wěn)定性。這會直接影響光伏發(fā)電設(shè)備對太陽輻射的吸收效率。因而同時節(jié)、同樣天氣的狀態(tài)下，通過樣本統(tǒng)計的方式無法真正準確的體現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率。并且，春季到夏季太陽輻射的強度逐步的增大，所以根據(jù)實際的觀測狀況可以分析出，用作試驗分析的時間段天氣晴朗無云，因此預(yù)測結(jié)果相對較低。通過觀測分析結(jié)果可以看出，該時間段的預(yù)測結(jié)果也會受到日升日落太陽輻射量變化的影響，因而系統(tǒng)功率具有較大的波動。

預(yù)測精度因單位時間的縮小而有一定提高，整個研究時段的預(yù)測誤差從21.23492%降為19.19397%。而首尾時段的預(yù)測偏差也有所下降，如06：59的預(yù)測誤差降低為72%。此外，在時間精度不變的情況下，由于單位時間的縮小，每單位時間內(nèi)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的統(tǒng)計量相應(yīng)減半，這帶來了一定誤差。若增加樣本容量或縮小時間精度，即增加單位時間內(nèi)的統(tǒng)計量，預(yù)測精度會進一步提高。最后，狀態(tài)的劃分也會帶來一定誤差。很明顯，在同樣的光伏系統(tǒng)出力范圍內(nèi)，狀態(tài)劃分越多，精度越高。但1階轉(zhuǎn)移矩陣的階數(shù)也會隨之增多，統(tǒng)計量也會增大。

結(jié)語

本文以馬爾科夫鏈座位基礎(chǔ)，針對目前發(fā)電系統(tǒng)的新技術(shù)——光伏發(fā)電技術(shù)的功率輸出預(yù)測進行分析。該方式以建模的方式，依照光伏電站的歷史數(shù)據(jù)對電站出力進行直接預(yù)測，該方式避免了相關(guān)數(shù)據(jù)的采集以及轉(zhuǎn)換，并且也省略了具體建模環(huán)節(jié)，因而在保證結(jié)果精準的基礎(chǔ)上，提高了預(yù)測效率。通過實際的算例結(jié)果，證實該方式具有較高的可行性。在一定的時間精度下，通過時間單位的增加可以有效提高預(yù)測的精確性。

參考文獻

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